The correlation between alexithymia and anxiety, depression in asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is a personality trait characterized by the inability to identify and describe emotions. Only few researches have studied the correlation between alexithymia and health factors in psychosomatic disorders. This study aimed to determine the correlation between alexithymia and anxiety, depression in asthmatic patients. \nMaterials and Methods: This cross-sectional study was conducted on all asthmatic patients referred to Khorram Abad medical centers. Among them 100 cases were chosen using the convenience sampling. The tools were Alexithymia Scale )TAS-20( along with Hospital Anxiety and Depression Scale )HADS(. The data were analyzed using Pearson correlation and Multivariate Regression. \nResults: A significant positive relationship was seen between aalexithymia, its factors and anxiety/depression. In addition, multiple multivariate regression analysis showed that difficulty in identifying feelings and describing feelings can predict the anxiety and depression. \nConclusion: Findings showed that difficulty in identifying and describing emotions as two factors of Alexithymia in asthmatic patients can predict the depression and anxiety. So, considering the emotional aspects of asthma, effective approaches should be taken into account in the treatment of these patients' mental health problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».